pca 가 하는 일은 차원 축소
사람 자체: 고유 벡터
살, 근육 등: 고유값
차원은 축소하고 싶은데 고유한 거(사람)은 두고 살을 줄이고 싶은것이다.
다른 사람과 비교는 노노해
사진가가 사진을 찍을 때 어디에 위치를 잡아야 할까
-왜곡이 덜하게
직각이 되게
스탠다드 스케일링: 정규화 같은것. 이걸 안하면
pca가 엉망이 되어버린다.
: 머신러닝 모델의 한계이다, 인공지능이 아니라 계산기
분산: 데이터와 평균의 차이
Q: 정리를 하면 한 피쳐 내의 분산이 큰 것은 의미가 없지만, x,y의 관계(예측하고자하는 관계)에서는 분산이 크면, 분산이 정보를 추출함에 유의미하다 이렇게 생각하면 되나요?!
A:넵
개(발)린이